在R中按组变异

Question

我有一个包含以下列的数据：

    Date         CID      FID        rank  
    31/01/17     abc0001  rx180x01    0
    31/01/17     abc0001  rx180x02    0
    31/01/17     abc0001  rx180x03    2
    28/02/17     abc0001  rx180x32    1
    28/02/17     abc0001  rx180x31    0

每个 CID 都有一些唯一的 FID 映射到它，并且这些 FID 具有一些等级。我需要创建 2 个新列 finalrank 和 finalFID。

最终排名是每个 CID 在每个日期的最大排名。即对于 CID abc0001 ，在日期 31/01/17 中，finalrank 将为 2。此逻辑将应用于所有唯一的 CID-日期组合。

FinalFID 是在日期中对 CID 具有特定 finalrank 值的 FID。例如，在日期 31/01/17 中，对于 CID abc0001 ，具有最大排名的 FID 是 rx180x03

所以我的结果应该是这样的：

    Date         CID      FID        rank  finalrank finalFID
    31/01/17     abc0001  rx180x01    0    2         rx180x03
    31/01/17     abc0001  rx180x02    0    2         rx180x03
    31/01/17     abc0001  rx180x03    2    2         rx180x03
    28/02/17     abc0001  rx180x32    1    1         rx180x32
    28/02/17     abc0001  rx180x31    0    1         rx180x32

我编写了一个看起来很优雅的代码，但它不适用于非常大的数据。我正在处理的那个有5,000,000。当我在 R 中运行它时，它显示为如此庞大的数据帧运行了其他任何东西。

       data          = dplyr::group_by(data,CID,date)
       data          = arrange(data,CID,date)
       data          = dplyr::mutate(data, finalrank =max(rank))

       # Id FID of maximum rank
       data   = dplyr::mutate(data, match = FID[match(finalrank ,rank)])

Answer 1

dat%>%
   group_by(Date,CID)%>%
   mutate(finalrank=max(rank),finalFID=FID[which.max(rank)])
# A tibble: 5 x 6
# Groups:   Date, CID [2]
  Date     CID     FID       rank finalrank finalFID
  <fct>    <fct>   <fct>    <int>     <dbl> <fct>   
1 31/01/17 abc0001 rx180x01     0         2 rx180x03
2 31/01/17 abc0001 rx180x02     0         2 rx180x03
3 31/01/17 abc0001 rx180x03     2         2 rx180x03
4 28/02/17 abc0001 rx180x32     1         1 rx180x32
5 28/02/17 abc0001 rx180x31     0         1 rx180x32

使用data.table

library(data.table)
setDT(dat)[,c("finalrank","finalFID"):=.(max(rank),FID[which.max(rank)]),by=.(Date,CID)]
dat 
       Date     CID      FID rank finalrank finalFID
1: 31/01/17 abc0001 rx180x01    0         2 rx180x03
2: 31/01/17 abc0001 rx180x02    0         2 rx180x03
3: 31/01/17 abc0001 rx180x03    2         2 rx180x03
4: 28/02/17 abc0001 rx180x32    1         1 rx180x32
5: 28/02/17 abc0001 rx180x31    0         1 rx180x32

Answer 2

使用dplyr 的方法预计会更快，是通过arranging 上的Date, CID, rank 数据，然后采用last。解决方案如下：

library(dplyr)

df %>% mutate(Date = as.POSIXct(Date,format = "%d/%m/%y")) %>%
  group_by(Date, CID) %>%
  arrange(Date, CID, rank) %>%
  mutate(finalrank = last(rank), finalFID=last(FID)) %>%
  as.data.frame()

#         Date     CID      FID rank finalrank finalFID
# 1 2017-01-31 abc0001 rx180x01    0         2 rx180x03
# 2 2017-01-31 abc0001 rx180x02    0         2 rx180x03
# 3 2017-01-31 abc0001 rx180x03    2         2 rx180x03
# 4 2017-02-28 abc0001 rx180x31    0         1 rx180x32
# 5 2017-02-28 abc0001 rx180x32    1         1 rx180x32

已编辑：澄清@Onyambu 的疑问，即如果最后一行没有排名的最大值，那么解决方案也有效。

df$rank[1] <- 3

df %>% mutate(Date = as.POSIXct(Date,format = "%d/%m/%y")) %>%
  group_by(Date, CID) %>%
  arrange(Date, CID, rank) %>%
  mutate(finalrank = last(rank), finalFID=last(FID)) %>%
  as.data.frame()


#        Date     CID      FID rank finalrank finalFID
# 1 2017-01-31 abc0001 rx180x02    0         3 rx180x01
# 2 2017-01-31 abc0001 rx180x03    2         3 rx180x01
# 3 2017-01-31 abc0001 rx180x01    3         3 rx180x01
# 4 2017-02-28 abc0001 rx180x31    0         1 rx180x32
# 5 2017-02-28 abc0001 rx180x32    1         1 rx180x32

数据：

df <- read.table(text=
"Date         CID      FID        rank  
31/01/17     abc0001  rx180x01    0
31/01/17     abc0001  rx180x02    0
31/01/17     abc0001  rx180x03    2
28/02/17     abc0001  rx180x32    1
28/02/17     abc0001  rx180x31    0",
header = TRUE,  stringsAsFactors = FALSE)